PENERAPAN METODE TERM FREQUENCY (TF) - INVERS DOCUMENT FREQUENCY (IDF) UNTUK PENCARIAN

## SINONIM KATA DALAM KAMUS BAHASA DAYAK GAJU KALIMANTAN TENGAH
Devi Karolita a,1,* , Ade Chandra Saputra b,2 a Jurusan Teknik Informatika FT UPR, Jl H. Timang Tunjung Nyaho
b Jurusan Teknik Informatika FT UPR, Jl H. Timang Tunjung Nyaho
1 devikarolita@it.upr.ac.id *; 2 adechandra@it.upr.ac.id * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  media  komunikasi  yang  saat  ini  berkembang  pesat  adalah  media  internet.  Karena dengan  mengakses  internet  informasi  apapun  yang  dibutuhkan  dapat  diperoleh  dengan  cepat. Sehingga tidak heran jika aktivitas sehari-hari masyarakat pada umumnya sekarang bergantung pada internet. Internet dimanfaatkan sebagai media untuk belajar, bisnis, gaya hidup dan lain sebagainya. Untuk  pembelajaran  di  internet  tersedia  begitu  banyak e-book, dan  jurnal  yang  dapat  di  diperoleh atau di download tanpa harus membeli buku karena lebih murah dan cepat mendapatkannya . Banyak website yang  menyediakan  jenis  kamus-kamus online yang  jauh  lebih  efektif  dan  cepat daripada  menggunakan  kamus  berupa  buku.  Kamus  adalah  buku  acuan  yang  memuat  kata  dan ungkapan  yang  biasanya  disusun  menurut  abjad  berikut  keterangan  maknanya,  pemakaiannya  dan terjemahannya.  Kamus  biasanya  berguna  untuk  seseorang  yang  ingin  belajar  bahasa  atau  kata-kata baru.
Kamus Dayak Ngaju yang banyak diterbitkan hanya berupa buku kamus. Dan kamus tersebut hanya  berisi  daftar  arti-arti  kata  atau  terjemahannya  ke  bahasa  indonesia.  Demikian  juga  dalam mencari  sinonim  sangat  sulit  karena  harus  mencari  satu  per  satu  di  dalam  kamus  yang  isinya  tidak teratur. Sinonim kata adalah ungkapan (kata, frasa, atau kalimat) yang kurang lebih sama maknanya dengan ungkapan yang lain.
Dari permasalah diatas maka perlu dibuat aplikasi ( software ) bahasa Dayak Ngaju yang dapat melakukan  pencarian  sinonim.  Dalam  pencarian  sinonim  kata  diperlukan  sistem  yang  dapat menentukan  dokumen  yang  paling  tepat  di  antara  dokumen-dokumen  yang  mengandung  kata  yang
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Keywords TF-IDF, dictionary Bahasa Dayak Ngaju The available Bahasa Dayak  Ngaju dictionary only in  hardcopy form and only consisted of the list of words and the meaning of them. The dictionary didn’t provide the synonym of the word we are looking for. If we want to know the paraphrase of one particular word, we have to do  it  manually  by  searching  it  on  all  of  the  list  of  words  in  the dictionary.  Therefore,  this  research  proposed  to  develope  a  Dayak Ngaju  dictionary  that  provide  word  synonym  search.  We  use Term Frequency (TF)  - Invers  Document  Frequency (IDF)  algorithm  that will help synonym searching by comparing the term emergence in the meaning of the word that we are going to look the synonym for in all of the meaning of the words listed on the dictionary. This method will calculate the weight in all the documents based on the input query. To evaluate  the  methodology  accuracy,  we  used  precision  and  recall method.  The  results  showed  that  after  searching  synonym  of  100 queries, we founded that 33 queries had synonyms with precision = 1 and recall = 1 and all the synonyms that are found are relevant based on expert’s justification.
dicari. Dalam melakukan pencarian sinonim kata ini digunakan metode Term Frequency (TF) - Invers Document  Frequency (IDF).    Dimana  sistem  ini  memperhitungkan  bobot  pada  setiap  dokumen berdasarkan query yang dimasukan oleh pengguna sistem dan menampilkan hasil yang paling tepat.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini, metode yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar1. Metode Penelitian
1.Studi Literatur
Dasar  teori  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  referensi:  buku,  jurnal,  artikel  laporan penelitian, dan situs-situs di internet yang berkaitan dengan penelitian.
2.Pembuatan perangkat lunak
Adapun metodologi perancangan perangkat lunak yang dilalukan adalah metode pengembangan Waterfall.

## 3.Pengujian
Setelah  melakukan  perhitungan  TF-IDF,  maka  diperoleh  dokumen  yang  merupakan  yang paling  mirip  atau  sinonim  query  yang  di input oleh  pengguna  pada  sistem.  Hasil  pencarian  yang ditampilkan sebagai sinonim kemudian dilakukan pengujian apakah sudah relevan. Cara mengukur kualitas dari pencarian sinonim iniadalah dengan menggunakan precision dan recall . Dalam  uji  coba  dilakukan  pencocokan query pada  data  di database .  Pengujian  dilakukan  terhadap 500  buah query (kata)  bahasa  Dayak  Ngaju.  Untuk  mengetahui  kemampuan  sistem  yang  diusulkan dilakukan perhitungan nilai presisi dan recall terhadap 100 kali uji coba dengan query yang berbeda. Dan  pengujian  hasil  pencarian  juga  akan  dibantu  oleh  ahli  bahasa  Dayak  ngaju  untuk  memperoleh hasil yang benarbenar akurat.

## 3.HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Tahapan Pencarian Sinonim
Langkah-langkah pencarian sinonim pada kamus Bahasa Dayak Ngaju adalah sebagai berikut.
1. Menerapkan Text Processing
a. Tokenization
Pada  proses tokenization setiap  kata  dipisahkan  dan  menghilangkan  tanda  baca  atau karakter    serta  mengubah  setiap  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil.Contoh  hasil tokenization dapat dilihat pada Tabel 1.
studi literatur pengujian pembuatan perangkat lunak
[Januari 2018]
Tabel 1. Contoh Hasil Tokenization
D1 bumbu  penyedap  masakan  yang  dibuat  dari ikan  kecil  kecil  atau  udang  yang  dilumatkan halus halus belacan D2 bumbu  penyedap  masakan  yang  dibuat  dari ikan  kecil  kecil  atau  udang  yang  dilumatkan halus halus belacan D3 bumbu  penyedap  masakan  yang  dibuat  dari ikan  kecil  kecil  atau  udang  yang  dilumatkan halus halus belacan D4 bumbu  penyedap  masakan  yang  dibuat  dari ikan  kecil  kecil  atau  udang  yang  dilumatkan halus halus belacan
b. Stopwords Removal
Langkah  berikutnya  adalah  menghilangkan stopwords atau  kata-kata  yang  tidak  terlalu penting.Adapun daftar stopwords yang dihapus sesuai pada stopwords list yaitu: yang, dari, dan atau.Tabel 2 menunjukkan hasil proses penghilangan stopwords.
Tabel 2. Contoh Hasil Stopwords Removal
D1 bumbu  penyedap  masakan  dibuat  ikan kecil  kecil  udang dilumatkan  halus  halus belacan D2 bumbu  penyedap  masakan  dibuat  ikan kecil  kecil  udang dilumatkan  halus  halus belacan D3 bumbu  penyedap  masakan  dibuat  ikan kecil  kecil  udang dilumatkan  halus  halus belacan D4 bumbu  penyedap  masakan  dibuat  ikan kecil  kecil  udang dilumatkan  halus  halus belacan
c. Stemming
Pada  proses stemming, setiap  kata  akan  di  kembalikan  ke  kata  akar  dengan menggunakan  aturan  Porter  Stemmer  untuk  Bahasa  Indonesia.  Contoh  hasil stemming menggunakan aturan Porter Stemmer untuk Bahasa Indonesia dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Stemming
D1   bumbu  sedap  masa  buat  ikan  kecil  kecil udang lumat halus halus belac
D2   bumbu sedap masa buat ikan kecil kecil udang lumat halus halus belac
D3   bumbu sedap masa buat ikan kecil kecil udang lumat halus halus belac
D4   bumbu sedap masa buat ikan kecil kecil udang lumat halus halus belac
[Januari 2018]
2. Pembobotan TF/IDF
Tabel 5 menunjukkan hasil pembobotan menggunakan algoritma TF-IDF
Tabel 5. Perhitungan TF-IDF
term TF DF D/DF IDF+1
W=TF*(IDF+1)
D1 D2 D3 D4 D1 D2 D3 D4 sedap 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 buat 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 halus 2 2 2 2 8 0.5 0.699 1.398 11.398   1.398 1.398 bumbu 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 masa 1 1 1 1 4 1
1 1 1 1 1 ikan 1 1 1 1 4 1
1 1 1 1 1 kecil 2 2 2 2 8 0.5 0.699 1.398 11.398   1.398 1.398 udang 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 lumat 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 balac 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1
bobot (W) untuk  D1 = 10.796 bobot (W) untuk  D2 = 10.796 bobot (W) untuk  D3 = 10.796 bobot (W) untuk  D4 = 10.796
Dari  hasil  pengurutan  bobot  dokumen  diatas  diperoleh  bobot  yang  sama  untuk  setiap  dokumen. Dokumen  yang  memiliki  sinonim  “acan”  yang  berada  pada  dokumen  1.  sehingga  diurutkan berdasarkan abjad yang ditampilkan sebagai sinonim dokumen 1, yaitu dokumen 2,3 dan 4.

## 3.3.Analisis Hasil Pengujian Kerja Sistem
Untuk  perhitungan  nilai Precision dan Recall terhadap  100  kali  uji  coba  dengan query yang berbeda dapat dilihat secara lengkap pada Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Nilai Precision dan Recall 100 Kali Uji Coba No input sinonim precision recall 1 blasan acan balasan P=3/3 =1 R=3/3 = 1 malasan 2 jukong arut ajong lasang P=5/5 =1 R=5/5 = 1 alut banama 3 ayub iwan sindah P=3/3 =1 R=3/3 = 1 daup
[Januari 2018]
4 lilir ririr P=1/1 =1 R=1/1 = 1 5 jadi jari P=1/1 =1 R=1/1 = 1 6 jakah abir P=1/1 =1 R=1/1 = 1 7 bahua taheta P=1/1 =1 R=1/1 = 1 8 balaman kasintu P=1/1 =1 R=1/1 = 1 9 tabe tabi P=1/1 =1 R=1/1 = 1 10 rahun ranum P=2/2=1 R=2/2 = 1 danum 11 katuk P=0 R=0 12 nule P=0 R=0 13 senam P=0 R=0 14 ambon enon P=1/1 =1 R=1/1 = 1 15 andap anap P=1/1 =1 R=1/1 = 1 16 wujud P=0 R=0 17 pander P=0 R=0 18 pahelat P=0 R=0 19 bau P=0 R=0 20 bajan P=0 R=0 21 gambuh P=0 R=0 22 utara P=0 R=0 23 bahekang P=0 R=0 24 bajai P=0 R=0 25 mujur P=0 R=0 26 katarangan P=0 R=0 27 umpamae P=0 R=0 28 labih P=0 R=0 29 uret P=0 R=0 30 handipe P=0 R=0 31 takiri P=0 R=0 32 anggih ayun P=1/1 =1 R=1/1 = 1 33 panga P=0 R=0 34 aduk P=0 R=0 35 uras P=0 R=0 36 badurok hantuen P=2/2 =1 R=2/2 = 1 hantimang P=1/1 =1 R=1/1 = 1 37 gilau gau P=1/1 =1 R=1/1 = 1 38 ginau ginyau P=1/1 =1 R=1/1 = 1 39 gohap jowoi P=1/1 =1 R=1/1 = 1 40 gohong P=0 R=0 41 iner P=0 R=0 42 balawang P=0 R=0 43 tungkeh P=0 R=0 44 turus P=0 R=0 45 lunju P=0 R=0 46 tungkeh P=0 R=0 47 sadar P=0 R=0 48 bane bana P=1/1 =1 R=1/1 = 1 49 sunto P=0 R=0 50 dawat P=0 R=0 51 gantong P=0 R=0 52 gawi P=0 R=0 53 baha P=0 R=0 54 uhat P=0 R=0 55 umur P=0 R=0 56 kasintu balaman P=1/1 =1 R=1/1 = 1 57 tunju P=0 R=0 58 balok kahau P=1/1 =1 R=1/1 = 1 59 balon galembong P=1/1 =1 R=1/1 = 1
[Januari 2018]
60 himun P=0 R=0 61 tatawe P=0 R=0 62 bangang busik P=1/1 =1 R=1/1 = 1 63 babang ridu P=1/1 =1 R=1/1 = 1 64 tumbah P=0 R=0 65 dahian P=0 R=0 66 tatarik P=0 R=0 67 tajaga P=0 R=0 68 dadau rau P=1/1 =1 R=1/1 = 1 69 taimbing P=0 R=0 70 damar nyating P=1/1 =1 R=1/1 = 1 71 adil P=0 R=0 72 akik P=0 R=0 73 lapik P=0 R=0 74 capak dampah P=1/1 =1 R=1/1 = 1 75 dampahan P=1/1 =1 R=1/1 = 1 76 duhi dahiang P=1/1 =1 R=1/1 = 1 77 riwut P=0 R=0 78 ikau P=0 R=0 79 gadur kandarah P=1/1 =1 R=1/1 = 1 80 gagelan Kagelan P=1/1 =1 R=1/1 = 1 81 garanat manas P=1/1 =1 R=1/1 = 1 82 gigir gawing P=1/1 =1 R=1/1 = 1 83 pantatan P=0 R=0 84 tanggoi P=0 R=0 85 topang P=0 R=0 86 topeng P=0 R=0 87 turus P=0 R=0 88 jabong P=0 R=0 89 laga P=0 R=0 90 ongko P=0 R=0 91 haga P=0 R=0 92 bahari P=0 R=0 93 pahir P=0 R=0 94 antang P=0 R=0 95 penda P=0 R=0 96 aba abai P=1/1 =1 R=1/1 = 1 97 asep P=0 R=0 98 ampit P=0 R=0 99 sahap tatudong P=1/1 =1 R=1/1 = 1 100 manok P=0 R=0
Dari Tabel 7, hasil pengujian dengan precision dan recall untuk 100 query berbeda yang diinput diperoleh query yang  memiliki  sinonim  sebanyak  33 query .  Sehingga  diperoleh  rata-rata  hasil pencarian sinonim adalah:
Rata-rata pencarian sinonim = x 100 = 33%
Hasil  perhitungan  rata-rata  pencarian  sinonim  diperoleh  33%  karena  67 query lain  tidak  ditemukan sinonimnya. Hal ini terjadi karena data didalam database belum lengkap.
[Januari 2018]

## 4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut.
1. Untuk pencarian sinonim dari 100 query yang dimasukkan dan yang  memiliki sinonim adalah
33 query dan diperoleh nilai Precision =1 dan Recall = 1.
2. Hasil perhitungan rata-rata pencarian sinonim diperoleh 33%.
3. Relevansi dalam pencarian sinonim 100% tepat, artinya kualitas sistem dalam pencarian sangat baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indriyono Bonifacius Vicky, Utami  Ema, Sunyoto
Andi.   2015. Pemanfaatan  Algoritma  Porter Stemmer Untuk Bahasa Indonesia Dalam Proses Klasifikasi Jenis Buku . Program Pascasarjana Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM. Yogyakarta.
[2] Iper, Dunis.2009. Kamus Bahasa Dayak Ngaju-Indonesia . Palangkaraya: C.V. Anugrah Indah Mandiri. Iper, Dunis.,  Alexander,  Darius  Karel.  2016. Kosakata  Bahasa  Indonesia-Dayak  Ngaju .  Palangkaraya:  C.V. Anugrah Indah Mandiri
[4] Jogiyanto Hartono, 2005 .Analisis dan Desain
Sistem   Informasi. Yogyakarta: Andi
[4] Dharwiyanti,
Sri
dan Satria W, Romi. 2003. Pengantar Unified Modeling
Language(UML). http://www.IlmuKomputer.com.  Diakses pada tanggal   26 September 2017.
[5]  Dermawani,  Novalina  S.  2008. Aplikasi  Web  Dinamis  Menggunakan  Php  dan  Mysql  pada  International
Education Centre, Inc. USU.Medan. (Http ://Repository.Usu.Ac.Id/Bitstream
/123456789/14004/1/09e00318.P df). Diakses pada tanggal 21 November 2016
[6]  Sholihin,  Andi.  2012.Program  Stemming  Bahasa  Indonesia  Dengan  Algoritma  Porter  Berbasis Web dengan PHP & MySQL.
[7] Utami, Retno. 2010. Kajian Sinonim Nomina Dalam Bahasa Indonesia . Universitas Sebelas Maret. Suraka rta.  (http://eprints.uns.ac.id/9073/  1/149581708201005051.pdf).  Diakses  pada  tanggal  21  September  2017.